콘텐츠 크리에이터 Drift0r는 자신의 의료 기록을 공개하고 인터넷 사용자들에게 도움을 요청했습니다. 그의 허가를 받아, 우리는 여러 AI 시스템을 사용하여 개방형 연구 포트폴리오를 구축했습니다 — 독립적인 분석 (independent analyses), 적대적 비판 (adversarial critique), 귀무 기저선 (null baseline), 그리고 명시적인 "이것이 설명하지 못하는 것"을 포함합니다. 진단 결과는 0건입니다. 임상의의 검토를 거치지 않았습니다. 이 프로젝트는 도전받을 것을 목적으로 합니다. 사이트: https://drift0rresearch.org/ 저장소: https://github.com/justinwojo/drift0r-research-portfolio

이것이 존재하는 이유
대부분의 "AI가 의료 기록을 살펴본다"는 콘텐츠는 자신감 있게 들리는 답변에서 멈춥니다. 우리는 그 반대를 원했습니다: 다음과 같은 버전 관리된 연구 결과물(research artifact)을 만드는 것입니다:

• 발견 사항(findings)과 해석(interpretation)의 분리
• 가설이 반증(counterevidence)을 견뎌내야 함
• 다중 모델 간의 합의를 임상적 검증으로 취급하지 않음
• 열린 질문은 열린 상태로 유지함

AI 프로세스 (우리가 실제로 수행한 작업)
사용된 모델: Claude (Opus 5), Codex (GPT 5.6 Sol), 그리고 Grok 4.5 (역할은 프로젝트의 AI 방법론 공개 문서에 기록됨).
대략적인 라운드 구조:

1. 독립적 분석 (Independent analysis) — 각 모델은 다른 모델의 결론을 먼저 보지 않고 공개된 자료를 검토했습니다.
2. 적대적 비판 (Adversarial critique) — 각 모델은 나타나는 모델을 공격했습니다: 과잉 주장(overclaim), 반증 누락, 약한 인용, 붕괴된 테스트 채널 등.
3. 종합 (Synthesis) — 각 모델이 무엇을 설명할 수 있고 무엇을 설명할 수 없는지를 포함하여 작동 가능한 가설로 병합합니다.
4. 출판 규율 (Publication discipline) — 감사된 주장(audited claims), 수정 로그, 공개 허용 목록(public allowlist), 구조화된 기여 경로.

우리는 또한 "하나의 희귀한 통합 요인이 모든 것을 설명한다"가 기본값이 되지 않도록 귀무 / 다중 독립 기저선 (H-NULL)을 강제했습니다.

우리가 강제하려고 시도한 엄격한 규칙들:

• AI는 정리, 제안 및 모순을 표시할 수 있음
• AI는 진단, 처방, 값/인용 생성 또는 의료 검토자(Medical reviewer)로서 역할을 수행해서는 안 됨
• 전문 LDT(Laboratory Developed Test) 신호는 독립적/상업적 결과와 분리되어 유지됨 (단일한 "양성"으로 병합되지 않음)
• 인용 횟수는 증거 가중치가 아님
• 다중 모델의 합의(Multi-model agreement)가 곧 진실은 아님

명시적 비주장 사항:

• 의료 조언이 아님
• 진단 또는 치료 계획이 아님
• 임상의 검토를 거치지 않음
• 논란이 되는 전문 테스트에 대한 독립적인 실험실 확인이 아님
• 환자의 동의를 얻었으나, 동의가 곧 보증을 의미하지는 않음
• 면허를 소지한 임상의가 기본 기록을 확인해야 함

사랑과 피드백, 비판, 의견 및 그 사이의 무엇이든 환영합니다. 이 모든 정보와 게시된 웹사이트는 단순히 임상 검토를 위한 정보 수집을 돕기 위한 출처일 뿐입니다.

/u/JWojoMojo가 r/OpenAI에 제출함 [link] [comments]